Proceso de cálculo de víctimas documentadas
Desapariciones forzadas vinculados al conflicto armado - 1985–2016
Introducción
Si es su primera vez trabajando con los datos, no está muy familiarizado con el
paquete o simplemente quiere conocer más sobre el proyecto y el objetivo de
estos ejemplos y el paquete verdata, consulte:
https://github.com/HRDAG/CO-examples/blob/main/Introducción/output/Introducción.html
antes de continuar.
En este ejemplo, se ilustrará el proceso para obtener los datos documentados de la presente violación. Específicamente, se replicará la tabla 1 de la página 10 del anexo metodológico del proyecto.
Autenticando e importando la base de datos (réplicas)
Se comienza autenticando e importando la base de datos, esto a
través de dos funciones del paquete verdata: las funciones confirm_files y
read_replicates. La autenticación de los datos es pertinente dado que estos
fueron publicados con la licencia de atribución 4.0 internacional de Creative Commons
(CC BY 4.0). Esta licencia permite la distribución y modificación de la
información. Considerando que usted pudo haber llegado a estos datos por medio
de diferentes fuentes, es importante que sepa si han sido modificados o no, para
lo que puede hacer uso de estas dos funciones.
La función confirm_files autentica los archivos que han sido descargados.
Considerando que cada violación tiene hasta 100 réplicas, esta función permite
autenticar cada uno de estos archivos sin necesidad de leerlos a R. Esto, en
caso de querer ahorrar recursos computacionales, o en caso de que no vaya a
realizar su análisis con todas las réplicas. Esta función devolverá el mensaje
“You have the right file!” si los archivos son iguales a los publicados, o
el error “This file is not identical to the one published. This means the results of the analysis may potentially be inconsistent.” en caso contrario.
Además, la función read_replicates permite 2 cosas: leer las réplicas a R en
una sola tabla (ya sea a partir de un formato csv o parquet) y verificar
que el contenido de las réplicas sea exactamente igual al publicado.
Cuando el argumento crash tiene su valor por default (TRUE), la función
retorna un objeto (data frame) si el contenido es igual, y el mensaje
“The content of the files is not identical to the ones published. This means the results of the analysis may potentially be inconsistent.” si el contenido de la base fue
previamente alterado/modificada, lo que quiere decir que los análisis que el
usuario realice hacer serán inconsistentes y llevarán a resultados erróneos.
Este último error significa que nos datos no se han leído a R. Si por alguna
razón, usted quiere leer los datos a pesar de saber que no son los mismos datos
originamente publicados, puede cambiar el argumento crash a FALSE, y,
en ese caso, podrá ver los datos, junto con el mismo mensaje de advertencia.
En este ejemplo trabajaremos las réplicas 1 a la 10. Usted puede trabajar con las réplicas que desee de acuerdo con los análisis que desee realizar. Además, como se ha mencionado, esta información documentada se refiere a las víctimas que fueron registradas originalmente en las bases (y en el que algunos registros contienen campos faltantes). Es decir, contrario a los ejemplos de imputación, esta documentación no cambia para ninguna réplica, por lo que si usted quiere obtener lo que las fuentes documentaron o registraron, puede optar por diferentes números de réplica y no solamente las 10 primeras que se usaron en la Comisión de la Verdad.
replicas_datos <- verdata::read_replicates(here::here("verdata-parquet/desaparicion"),
"desaparicion", 1, 10)
paged_table(replicas_datos, options = list(rows.print = 10, cols.print = 5))Vemos que tenemos 1 720 970 registros, nuestras réplicas van desde la número 1 hasta la 10. Además, nuestros datos tienen información sobre la categoría de edad de la víctima, el presunto perpetrador, el sexo, el año del hecho, la pertenencia étnica, entre otros. Sin embargo, para centrarnos en un análisis más específico, tal como el realizado para el anexo metodológico, procederemos a crear, transformar y/o filtrar algunas variables.
Filtrando las réplicas acorde con el filtro del anexo metodológico
La función filter_standard_cev nos permite crear, transformar o filtrar nuestra
información. Por ejemplo nos permite generar una variable que incluye todas
las víctimas que fueron vinculadas al conflicto armado y que fueron desaparecidas
de forma forzada. Así, los argumentos de la misma son: los datos
anteriormente importados, la violación a analizar y un argumento que, si es igual
a TRUE, aquellas víctimas que se documentaron como víctimas de la ex-guerrilla
FARC-EP en años posteriores a 2016 pasaron a ser víctimas de otras guerrillas,
ya que este primer grupo oficialmente dejó de existir después de dicho año
(perp_change = TRUE). Sin embargo, como la temporalidad de este hecho llega
hasta dicho año no tendría sentido aplicar este cambio, por lo tanto este
argumento será igual a FALSE.
replicas_filtradas <- verdata::filter_standard_cev(replicas_datos,
"desaparicion",
perp_change = FALSE)
paged_table(replicas_filtradas, options = list(rows.print = 10, cols.print = 5))Víctimas documentadas
Después de aplicados los filtros necesarios con la función anterior, es momento
de obtener la información de las víctimas documentadas por nuestra variable de interés.
Estos datos son aquellos que ya se observaban en la base integrada y que
en ocasiones contenían campos faltantes en algunas de las variables.
Usaremos la función summary_observed para calcular dicha documentación.
Como se puede ver, los argumentos de la función son: 1) la violación a analizar;
2) los datos replicas_filtradas; 3) strata_vars, que para este ejemplo
será la variable de is_conflict_dis; 4) le sigue el argumento de conflict_filter
que filtra a aquellas personas que fueron víctimas dentro del marco del conflicto
armado (variable is_conflict == TRUE) o no (variable is_conflict == FALSE).
Esta función también incluye un argumento denominado 5) forced_dis_filter, que
aplica únicamente a esta violación. Esta indica si la víctima fue
desaparecida de forma “forzada” (forced_dis == TRUE) o no (forced_dis == FALSE).
También contamos con otros argumentos: 6) edad_minors_filter que filtra por
víctimas menores de edad (edad_minors_filter = TRUE) documentadas por los
proyectos y/o instituciones; 7) include_props que permite incluir el cálculo
de las proporciones para las variables de interés (include_props = TRUE);
8) include_props_na que permite incluir la proporción de NA’s en la tabla
(prop_obs_na = TRUE). Cabe aclarar que el número de digitos por defecto es = 2.
tabla_documentada <- verdata::summary_observed("desaparicion",
replicas_filtradas,
strata_vars = "is_conflict_dis",
conflict_filter = FALSE,
forced_dis_filter = FALSE,
edad_minors_filter = FALSE,
include_props = FALSE,
include_props_na = FALSE)## [1] "You are working with all victims (related and not related to is_conflict)"Entonces, en primera instancia vemos una tabla que nos muestra la distribución de víctimas documentadas de acuerdo con su relación con el conflicto armado y y que fueron desaparecidas de manera forzada. Segundo, vemos 14 539 víctimas de las que no sabemos su relación respecto a estos fenómenos, es decir, no sabemos si en realidad fueron víctimas dentro del marco del conflicto y desaparecidas de forma forzada, por lo que en el siguiente ejemplo veremos que estas fueron objeto de la imputación estadística múltiple y que por ende estas víctimas “pasaron” a ser parte de una de estas categorías. Seguido de esto vemos que 47 207 personas no fueron víctimas o no estuvieron relacionadas con estos fenómenos. Por otro lado, vemos que 110 351personas sí fueron víctimas dentro de este marco (de acuerdo con dichas fuentes).
Por último, guardamos los resultados (en formato .parquet) en una carpeta denominada “output-documentados”, ya que esta tabla nos servirá como insumo para el cálculo de la combinación de las imputaciones (o réplicas) acorde con las reglas de combinación de Rubin.